一.字节交换
1.字节顺序:

在几乎所有机器上,多字节对象都被存储为连续的字节序列
字节顺序,指跨越多字节的程序对象的存储规则,包括:
1.大端模式:数据的高字节保存在内存的低地址中,低字节保存在高地址中类似于把数据当作字符串顺序处理:地址由小向大增加,而数据从高位往低位放,这和一般的阅读习惯一致
2.小端模式:数据的高字节保存在内存的高地址中,低字节保存在低地址中将地址的高低和数据位权有效地结合起来,高地址部分权值高,低地址部分权值低

2.变换字节顺序:

<a>.byteswap():将数组<a>中每个元素中的字节进行大小端转换#实例:
>>> a=np.array([1,256,8755],dtype=np.int16)
>>> print(a)
[   1  256 8755]
>>> print(map(hex,a))
<map object at 0x000002AF16F2C308>
>>> print(a.byteswap(True))#True表示原地交换
[  256     1 13090]
>>> print(map(hex,a))
<map object at 0x000002AF16F2C388>
>>> print(a.byteswap(True))
[   1  256 8755]
>>> print(map(hex,a))
<map object at 0x000002AF16F2C248>

二.副本和视图
1.概念:

副本:1个数据的完整的拷贝
如果对副本进行修改,不会影响到原始数据;物理内存不在同一位置
一般发生在:1.NumPy的切片操作返回原数据的视图 2.调用np.view()产生视图视图:数据的1个别称/引用
通过该别称/引用可访问/操作原有数据,但原有数据不会产生拷贝
如果对视图进行修改,会影响到原始数据;物理内存在同一位置
一般发生在:1.Python的切片操作(调用deepCopy()) 2.调用np.copy()产生副本

2.无拷贝的情况:

简单的赋值不创建数组对象的副本,而是使用和原数组相同的id(通过id()获得)来访问
1个数组的任何变化都反映在另1个数组上#实例:
>>> a=np.arange(6)
>>> id(a)
2444412702032
>>> b=a
>>> id(b)
2444412702032
>>> a[3]=10
>>> print(a,b)
[ 0  1  2 10  4  5] [ 0  1  2 10  4  5]
>>> b.shape=3,2
>>> print(a)
[[ 0  1][ 2 10][ 4  5]]

3.浅拷贝(视图):

对视图/原数组形状的修改不影响对方
但对视图/原数组元素的修改会影响对方
二者的id也不同
##########################################################
<a>.view()会创建1个新数组对象#实例:
>>> a=np.arange(6).reshape(3,2)
>>> b=a.view()
>>> print(a)
[[0 1][2 3][4 5]]
>>> id(a)
2444685922752
>>> id(b)
2444685922672
>>> b.shape=2,3
>>> print(b)
[[0 1 2][3 4 5]]
>>> print(a)
[[0 1][2 3][4 5]]
>>> a.shape=1,6
>>> print(b)
[[0 1 2][3 4 5]]
>>> b[1,0]=0
>>> print(b)
[[0 1 2][0 4 5]]
>>> print(a)
[[0 1 2 0 4 5]]
>>> a[0]=10
>>> print(a)
[[10 10 10 10 10 10]]
>>> print(b)
[[10 10 10][10 10 10]]
##########################################################
使用切片赋值,被赋值的数组是被切片的数组的一部分视图#实例:
>>> arr=np.arange(12)
>>> a=arr[3:]
>>> b=arr[3:]
>>> a[1]=123
>>> b[2]=234
>>> print(a,b)
[  3 123 234   6   7   8   9  10  11] [  3 123 234   6   7   8   9  10  11]
>>> print(arr)
[  0   1   2   3 123 234   6   7   8   9  10  11]
>>> print(id(a),id(b),id(arr),id(arr[3:]))
2552148577616 2552421650304 2552141974464 2552421667504
>>> print(a)
[[  3 123 234][  6   7   8][  9  10  11]]
>>> print(b,arr)
[  3 123 234   6   7   8   9  10  11] [  0   1   2   3 123 234   6   7   8   9  10  11]

4.深拷贝(副本):

<a>.copy()创建1个副本
对副本的修改不会影响原数据;二者的id不同,物理内存也不在同一位置#实例:
>>> a=np.array([[10,10],[2,3],[4,5]])
>>> b=a.copy()
>>> b is a
False
>>> b==a
array([[ True,  True],[ True,  True],[ True,  True]])
>>> print(id(a),id(b))
2552421667504 2552148577616
>>> b[0,0]=100
>>> print(a)
[[10 10][ 2  3][ 4  5]]
>>> print(b)
[[100  10][  2   3][  4   5]]

三.切片和索引
1.基本索引和切片:

#索引从0开始
<ndarray>[index,...]
<ndarray>[start:stop:step,...]使用","分隔用于不同维度的切片/索引;该语法不适用于Python使用"..."使选择元组的长度与数组维度相同;1此只能用1个"..."#参数说明:1个参数默认为index;2个默认为start和stopstart:开始位置(含);默认为0stop:结束位置(不含);默认为-1(除最后1位)step:步长;默认为1#实例:
>>> import numpy as np
>>> a=np.arange(10)
>>> a[2]
2
>>> a[1:2]
array([1])
>>> a[:3]
array([0, 1, 2])
>>> a[5:]
array([5, 6, 7, 8, 9])
>>> a[3:7:2]
array([3, 5])
>>> b=np.array([[[i for i in range(10)],[i+1 for i in range(10)]],[[i+2 for i in range(10)],[i+3 for i in range(10)]],[[i+4 for i in range(10)],[i+5 for i in range(10)]]])
>>> print(b)
[[[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9][ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]][[ 2  3  4  5  6  7  8  9 10 11][ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]][[ 4  5  6  7  8  9 10 11 12 13][ 5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]]]
>>> b[2,1]
array([ 5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14])
>>> b[0:2,1,3:9:2]
array([[ 4,  6,  8],[ 6,  8, 10]])
>>> b[1,...,0,...]
Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: an index can only have a single ellipsis ('...')
>>> b[1,...,1,6]
array(9)

2.高级索引
(1)整数数组索引:

<ndarray>[[x1,x2,...],[y1,y2,...],...]:返回(x1,y1,...),(x2,y2,...)...处的元素#也可以使用切片/索引/"...">>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> print(a)
[[1 2 3][4 5 6][7 8 9]]
>>> x=a[[0,0],[1,1]]
>>> print(x)
[2 2]
>>> y=a[[0,1],[2,1]]
>>> print(y)
[3 5]
>>> x=np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8],[9,10,11]])
>>> print(x)
[[ 0  1  2][ 3  4  5][ 6  7  8][ 9 10 11]]
>>> rows=np.array([[0,0],[3,3]])
>>> cols=np.array([[0,2],[0,2]])
>>> y=x[rows,cols]
>>> print(y)#获得x四角的元素
[[ 0  2][ 9 11]]
>>> a=np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
>>> b=a[1:3,1:3]
>>> c=a[1:3,[1,2]]
>>> d=a[...,1:]
>>> print(b)
[[5 6][8 9]]
>>> print(c)
[[5 6][8 9]]
>>> print(d)
[[2 3][5 6][8 9]]

(2)布尔索引:

<ndarray>[条件]:通过布尔运算(如比较运算符)获取符合条件的元素#在条件中用ndarray的变量名代表ndarray中的元素>>> x=np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8],[9,10,11]])
>>> print(x[x>5])#获得大于5的元素
[ 6  7  8  9 10 11]
>>> a=np.array([np.nan,1,2,np.nan,3,4,5])  
>>> print(a[~np.isnan(a)])#过滤NaN
[1. 2. 3. 4. 5.]
>>> a=np.array([1,2+6j,5,3.5+5j])  
>>> print(a[np.iscomplex(a)])
[2. +6.j 3.5+5.j]

(3)花式索引:

<ndarray>[[x1,x2,...]]:返回的数组中第x1,x2...个元素构成的数组#索引xi,yi...可以为负数(倒叙索引)
<ndarray>[np.ix_([x1,x2...],[y1,y2...]...)]:返回(xi,yj...)处的元素构成的数组(i,j...=1,2...)>>> x=np.arange(32).reshape((8,4))
>>> print(x[[4,2,1,7]])
[[16 17 18 19][ 8  9 10 11][ 4  5  6  7][28 29 30 31]]
>>> print(x[np.ix_([1,5,7,2],[0,3,1,2])])
[[ 4  7  5  6][20 23 21 22][28 31 29 30][ 8 11  9 10]]

四.广播(Broadcast)
1.功能:

NumPy对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式
对数组的算术运算通常在对应的元素上进行
但当运算中的2个数组的形状不同时,自动触发广播机制

2.规则:

·所有输入数组向其中维度最多的数组看齐,不存在的维度长度定为1
·输出数组的形状是所有输入数组形状在各个维度上的最大值
·当输入数组的某维度长度为1或输出数组对应维度的长度,该输入数组可以进行计算,否则报错
·当输入数组的某维度长度为1,沿此维度运算时都用此维度上的唯一1组值#理解:
对2个数组,分别比较每个维度(若有1个数组没有该维度则忽略),要求满足:数组拥有相同形状当前维度的值相等当前维度的值有1个是1
若条件不满足,抛出"ValueError: frames are not aligned"异常

3.实例:

#如果a.shape==b.shape
>>> a=np.array([1,2,3,4])
>>> b=np.array([10,20,30,40])
>>> c=a*b
>>> print (c)
[ 10  40  90 160]#对应元素相乘#如果a.shape!=b.shape
>>> a=np.array([[0,0,0],[10,10,10],[20,20,20],[30,30,30]])
>>> b=np.array([1,2,3])
>>> print(a+b)
[[ 1  2  3]#b与a的各行分别相加[11 12 13][21 22 23][31 32 33]]
#等效于:
>>> a=np.array([[0,0,0],[10,10,10],[20,20,20],[30,30,30]])
>>> b=np.array([1,2,3])
>>> bb=np.tile(b,(4,1))#重复b的各个维度
>>> print(a+bb)